如何使用pymongo将mongodb中的整列从字符串类型转换为日期类型

Question

我的数据包含 100 万行。示例如下所示：

_id:object("603678958a6eade21c0790b8")
    id1:3758
    date2:2010-01-01
    time3:00:05:00
    date4 :2009-12-31
    time5:19:05:00
    id6 :2
    id7:-79.09
    id8:35.97
    id9:5.5
    id10:0
    id11:-99999
    id12 :0
    id13 :-9999
    c14:"U"
    id15:0
    id16:99
    id17:0
    id18:-99
    id19:-9999
    id20:33
    id21:0
    id22:-99
    id23:0

问题是 date2 和 date4 是我想要的形式，但它们是字符串，我想将它们转换为日期。我使用的代码如下所示：

    df['date4'] = df['date4'].astype('datetime64[ns]') 
    df['date2'] = df['date2'].astype('datetime64[ns]') 

    
    df['time3'] = df['time3'].apply(lambda x:datetime.datetime.strptime(x[0]+x[1]+":"+x[2]+x[3], '%H:%M'))
    df['time5'] = df['time5'].apply( lambda x: datetime.datetime.strptime(x[0] + x[1] + ":" + x[2] + x[3], '%H:%M'))

    df['date2'] = df['date2'].apply(lambda x: arrow.get(x).format("YYYY-MM-DD"))
    df['date4'] = df['date4'].apply(lambda x: arrow.get(x).format("YYYY-MM-DD"))
    df['time3'] = df['time3'].apply(lambda x: arrow.get(x).format("HH:mm:ss"))
    df['time5'] = df['time5'].apply(lambda x: arrow.get(x).format("HH:mm:ss"))

我需要在插入之前或之后进行转换吗？有谁知道我该怎么做？

Answer 1

如果是我，我想将 date2/time3 合并为一列，并且 date4/time5，如：

df['date2'] = (df['date2']+'T'+df['time3']).astype('datetime64')
df['date4'] = (df['date4']+'T'+df['time5']).astype('datetime64')

如何使用pymongo将mongodb中的整列从字符串类型转换为日期类型

How to convert a whole column from string type to date type in mongodb with pymongo

python

date

mongodb

pymongo

pandas